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1、股票市場(chǎng)是一個(gè)極其復(fù)雜的非線性動(dòng)力學(xué)系統(tǒng),而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很強(qiáng)的非線性逼近能力和自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)等特性,實(shí)驗(yàn)證明,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)股市建??梢匀〉帽容^不錯(cuò)的短期預(yù)測(cè)成果。 分析了基于BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行股市預(yù)測(cè)的原理,利用三層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)股市建立預(yù)測(cè)模型,詳細(xì)探討了網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、隱節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)確定的原則、樣本數(shù)據(jù)的選取和預(yù)處理、初始參數(shù)的確定等問(wèn)題。為了避免網(wǎng)絡(luò)陷入局部最小點(diǎn)和提高網(wǎng)絡(luò)的收斂速度,算法采用改進(jìn)后的 Levenberg-Marq
2、uardt 法 BP 算法。以最具代表性的上證指數(shù)為例對(duì)所建的預(yù)測(cè)模型進(jìn)行訓(xùn)練,并用訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)未來(lái)1周的股票數(shù)據(jù),取得了很好的效果。 根據(jù)股票市場(chǎng)高度非線性特點(diǎn)及基本BP算法在權(quán)值調(diào)整過(guò)程中存在的收斂速度慢、易陷入局部極小點(diǎn)的缺點(diǎn),采用遺傳BP算法,研究了股市預(yù)測(cè)的問(wèn)題。遺傳BP算法利用遺傳算法進(jìn)行全局搜索,注重搜索未知區(qū)域,處理速度快而對(duì)精度要求不高,不易陷入局部極小點(diǎn),而利用BP算法搜索有最優(yōu)點(diǎn)的區(qū)域,提高搜索速度和
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